创新互联www.cdcxhl.cn八线动态BGP香港云服务器提供商，新人活动买多久送多久，划算不套路！

站在用户的角度思考问题，与客户深入沟通，找到三台网站设计与三台网站推广的解决方案，凭借多年的经验，让设计与互联网技术结合，创造个性化、用户体验好的作品，建站类型包括：网站建设、做网站、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、域名注册、网站空间、企业邮箱。业务覆盖三台地区。

小编给大家分享一下关于keras训练模型fit和fit_generator的案例，希望大家阅读完这篇文章后大所收获，下面让我们一起去探讨方法吧！

第一种，fit

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split

#读取数据
x_train = np.load("D:\\machineTest\\testmulPE_win7\\data_sprase.npy")[()]
y_train = np.load("D:\\machineTest\\testmulPE_win7\\lable_sprase.npy")

# 获取分类类别总数
classes = len(np.unique(y_train))

#对label进行one-hot编码，必须的
label_encoder = LabelEncoder()
integer_encoded = label_encoder.fit_transform(y_train)
onehot_encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
integer_encoded = integer_encoded.reshape(len(integer_encoded), 1)
y_train = onehot_encoder.fit_transform(integer_encoded)

#shuffle
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size=0.3, random_state=0)

model = Sequential()
model.add(Dense(units=1000, activation='relu', input_dim=784))
model.add(Dense(units=classes, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
    optimizer='sgd',
    metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=128)
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=128)
# #fit参数详情
# keras.models.fit(
# self,
# x=None, #训练数据
# y=None, #训练数据label标签
# batch_size=None, #每经过多少个sample更新一次权重，defult 32
# epochs=1, #训练的轮数epochs
# verbose=1, #0为不在标准输出流输出日志信息，1为输出进度条记录，2为每个epoch输出一行记录
# callbacks=None,#list，list中的元素为keras.callbacks.Callback对象，在训练过程中会调用list中的回调函数
# validation_split=0., #浮点数0-1，将训练集中的一部分比例作为验证集，然后下面的验证集validation_data将不会起到作用
# validation_data=None, #验证集
# shuffle=True, #布尔值和字符串，如果为布尔值，表示是否在每一次epoch训练前随机打乱输入样本的顺序，如果为"batch"，为处理HDF5数据
# class_weight=None, #dict,分类问题的时候，有的类别可能需要额外关注，分错的时候给的惩罚会比较大，所以权重会调高，体现在损失函数上面
# sample_weight=None, #array,和输入样本对等长度,对输入的每个特征+个权值，如果是时序的数据，则采用(samples，sequence_length)的矩阵
# initial_epoch=0, #如果之前做了训练，则可以从指定的epoch开始训练
# steps_per_epoch=None, #将一个epoch分为多少个steps，也就是划分一个batch_size多大，比如steps_per_epoch=10，则就是将训练集分为10份，不能和batch_size共同使用
# validation_steps=None, #当steps_per_epoch被启用的时候才有用，验证集的batch_size
# **kwargs #用于和后端交互
# )
# 
# 返回的是一个History对象，可以通过History.history来查看训练过程，loss值等等

网页标题：关于keras训练模型fit和fit_generator的案例-创新互联
本文来源：http://myzitong.com/article/dpjseh.html